Optimizing Network Energy Consumption through Intrusion Prevention Systems

Security is of paramount importance in computer networks; in fact network attacks may cause huge economic damages as shown by the fluctuations of stocks of firms subjected to cyber-attacks. For this reason network traffic needs to be purged of malicious traffic before getting to the destination. At the same time the next generation of routers will be able to modulate energy consumption on the basis of actual traffic, thus it would be beneficial to identify and discard malicious packets as soon as possible. In past works, the energy savings enabled by aggressive intrusion detection has been modeled and analyzed, however past model do not take into account the fact that the load of routers diminishes their capability to analyze packets. In this paper we introduce an adaptive model that takes into account the actual load of routers. The model is implemented in a simulator and we show the results of simulations proving that the actual level of energy saving depends upon the network load

Optimizing Network Energy Consumption through Intrusion Prevention Systems

Security is of paramount importance in computer networks; in fact network attacks may cause huge economic damages as shown by the fluctuations of stocks of firms subjected to cyber-attacks. For this reason network traffic needs to be purged of malicious traffic before getting to the destination. At the same time the next generation of routers will be able to modulate energy consumption on the basis of actual traffic, thus it would be beneficial to identify and discard malicious packets as soon as possible. In past works, the energy savings enabled by aggressive intrusion detection has been modeled and analyzed, however past model do not take into account the fact that the load of routers diminishes their capability to analyze packets. In this paper we introduce an adaptive model that takes into account the actual load of routers. The model is implemented in a simulator and we show the results of simulations proving that the actual level of energy saving depends upon the network load

Linee guida ESC 2023 per il trattamento delle cardiomiopatie [2023 ESC Guidelines for the management of cardiomyopathies]

Le Linee Guida ESC esprimono l’opinione dell’ESC e si basano su un’accurata valutazione delle conoscenze medico-scientifiche e delle evidenze disponibili al momento della loro stesura. L’ESC non ha alcuna responsabilità nel caso di contraddizioni, divergenze e/o ambiguità tra le Linee Guida ESC e le altre raccomandazioni o linee guida ufficiali emanate dalle autorità competenti in materia di sanità pubblica, in particolare in riferimento al buon uso dell’assistenza sanitaria e delle strategie terapeutiche. I medici sono invitati a prendere in considerazione le Linee Guida ESC nel loro esercizio del giudizio clinico e nella definizione ed implementazione di strategie preventive, diagnostiche e terapeutiche. Va tuttavia precisato che esse non sopperiscono alla responsabilità individuale di ciascun medico di dover prendere le decisioni più appropriate e corrette in rapporto alle specifiche condizioni di ciascun paziente, dopo consultazione con il paziente stesso o con il suo medico curante quando indicato o necessario. Analogamente, esse non esentano il medico dal tenere in debita considerazione gli aggiornamenti delle raccomandazioni o delle linee guida ufficiali emanate dalle autorità competenti in materia di sanità pubblica al fine di gestire ciascun paziente alla luce dei dati scientificamente riconosciuti ai sensi dei rispettivi obblighi etici e professionali. È inoltre responsabilità del medico verificare le normative vigenti circa l’utilizzo di ciascun farmaco o dispositivo medico al momento della loro prescrizione

2023 ESC Guidelines for the management of cardiomyopathies: developed by the task force on the management of cardiomyopathies of the European Society of Cardiology (ESC)

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